کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4943597 | 1437628 | 2017 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improvement of newborn screening using a fuzzy inference system
ترجمه فارسی عنوان
بهبود غربالگری نوزاد با استفاده از سیستم استنتاج فازی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیستم پشتیبانی تصمیم، سیستم استنتاج فازی، خطای متابولیسم متابولیسم، غربالگری نوزادان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
DSScreening has been tested by comparing its predictions with the results of 152 real analyses from two groups: (1) NS samples and (2) clinical samples belonging to individuals of all ages with symptoms that do not necessarily correspond to an IEM. The system has reduced the time needed by 98.7% when compared to the interpretation time spent by laboratory professionals. Besides, it has correctly classified 100% of the NS samples and obtained an accuracy of 70% for samples belonging to individuals with clinical symptoms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 78, 15 July 2017, Pages 301-318
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 78, 15 July 2017, Pages 301-318
نویسندگان
Unai Segundo, Luis Aldámiz-EchevarrÃa, Javier López-Cuadrado, David Buenestado, Fernando Andrade, Tomás A. Pérez, Raúl Barrena, Eduardo G. Pérez-Yarza, Juan M. Pikatza,